論文の概要: A probabilistic forecast methodology for volatile electricity prices in the Australian National Electricity Market

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07289v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 12:33:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 14:22:37.191438
• Title: A probabilistic forecast methodology for volatile electricity prices in the Australian National Electricity Market
• Title（参考訳）: オーストラリア国定電力市場における揮発性電力価格の確率論的予測手法
• Authors: Cameron Cornell, Nam Trong Dinh, S. Ali Pourmousavi
• Abstract要約: オーストラリア国定電力市場(Australian National Electricity Market)の南オーストラリア地域は、現代の電力市場において最も高い価格変動率を示している。 本稿では,これらの極端条件下での確率予測へのアプローチについて概説する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.36832029288386137
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The South Australia region of the Australian National Electricity Market (NEM) displays some of the highest levels of price volatility observed in modern electricity markets. This paper outlines an approach to probabilistic forecasting under these extreme conditions, including spike filtration and several post-processing steps. We propose using quantile regression as an ensemble tool for probabilistic forecasting, with our combined forecasts achieving superior results compared to all constituent models. Within our ensemble framework, we demonstrate that averaging models with varying training length periods leads to a more adaptive model and increased prediction accuracy. The applicability of the final model is evaluated by comparing our median forecasts with the point forecasts available from the Australian NEM operator, with our model outperforming these NEM forecasts by a significant margin.
• Abstract（参考訳）: オーストラリア国定電力市場(NEM)の南オーストラリア地域は、現代の電力市場において最も高い価格変動率を示している。 本稿では,これらの極端な条件下での確率的予測へのアプローチについて概説する。 本稿では,確率的予測のためのアンサンブルツールとして分位回帰を用いた予測手法を提案する。 アンサンブルフレームワークでは,学習期間の異なるモデルの平均化により適応性が向上し,予測精度が向上することを示した。 最終モデルの適用性は、中央値予測とオーストラリアのnemオペレーターが提供するポイント予測を比較し、これらのnem予測をかなりのマージンで上回ったモデルと比較することで評価される。

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